Understanding the planning of LLM agents: A survey
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
Comments 9 pages, 2 tables, 2 figures
AI 大模型
智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
Comments 9 pages, 2 tables, 2 figures
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);AI agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
智能体AI系统的模型验证:基于POMDP的信念状态、预测与策略验证框架
机构 * Quiota LLC(Quiota公司)
专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);agent(abstract);autonomous agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)的智能体AI模型验证框架,将自主决策分解为信息、信念、预测、动作和效用组件独立验证,并通过投资组合管理案例展示其有效性。
Comments 28 pages, 3 figures, 6 tables. Source code available from https://github.com/mfrdixon/agentic-AI-as-POMDP
代理决策的属性级可重构性:一个跨供应商SDK适配器制度的锚点试点
机构 * Independent Researcher (Global)(全球独立研究员)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);tool-use(abstract);agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.SE
AI总结 研究通过锚点试点评估代理决策在不同制度下的可重构性,发现不同制度下属性级可重构性存在差异,揭示了严格治理完整性在不同层级的分布情况。
Comments 23 pages, 3 tables; reproducibility package: https://doi.org/10.5281/zenodo.20077961; GitHub: https://github.com/agent-runtime-evidence/anchor-level-reconstructability-pilot
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI、cs.CL
Comments 9 pages, Knowledge Engineering for Planning and Scheduling - ICAPS 2021
迈向自主人工智能代理的加密可验证授权:安全假设、初步形式化模型及概念验证实现
机构 * Universidad Tecnológica Atlántico-Mediterráneo (UTAMED)(西班牙阿塔兰蒂卡-地中海技术大学) ; Universidad de Santiago de Compostela (USC)(圣地亚哥-德孔波斯特拉大学)
专题命中 规划决策 :AI agent(title,abstract);agentic(abstract,comments);agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 研究自主AI代理加密可验证授权问题,提出将其形式化为关系$R_{CVA}$的假设,引入CVA形式化抽象,定义安全属性,给出零知识概念验证,还识别出身份等绑定间结构分离问题并提出研究议程。
Comments 11 pages, 1 figure, 2 Tables. Keywords: autonomous AI agents, zero-knowledge proofs, verifiable authorization, agentic security, zk-SNARKs, access control, cryptographic authorization, cryptographic protocols
编程智能体的在线监控与纠正引导
专题命中 规划决策 :agent(summary_cn,abstract);planning(abstract);分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出LivePlan,通过解耦判断与建议的设计,在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正,在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率,且成本增量极小。
KNOWPLAN:用于智能学位路径规划的知识驱动型AI智能体
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);AI agent(title);分类 cs.AI
AI总结 KnowPlan将学位路径规划拆分为提取与优化阶段,CatalogBrowse负责课程爬取解析,DegreeMap基于超图优化,在多赛道实验中实现了高召回率、可行性与效用提升。
SkillSieve:一种用于检测恶意AI代理技能的分层分流框架
机构 * Department of Earth Science and Engineering(地球科学与工程系) ; Imperial College London(帝国理工学院伦敦分校) ; Department of Computer Science(计算机科学系) ; University College London(伦敦大学学院) ; Lingban Technology Co., Ltd.(灵伴科技有限公司) ; State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University(北京大学通用人工智能国家重点实验室)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);AI agent(title);分类 cs.AI
AI总结 提出SkillSieve三层检测框架,通过启发式评分、LLM子任务分析和多LLM陪审团辩论,高效检测恶意AI代理技能,在390个技能基准上达到F1=0.920。
Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables
ToolGuardian:人工智能代理与工具交互的声明式安全
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);AI agent(title);分类 cs.AI
AI总结 研究人工智能代理与工具交互安全问题,提出ToolGuardian框架,通过预准入审查和任务感知运行时授权保障安全,利用渐进式特征化和基于ASP的声明式策略层,实验表明该框架在审查和授权方面性能良好。
原子任务图:智能体规划与执行的统一框架
机构 * South China University of Technology(华南理工大学) ; Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院)
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agentic(title);分类 cs.AI
AI总结 提出原子任务图(ATG)框架,通过显式图结构暴露子任务依赖、支持并行执行和局部错误修复,在三个交互基准上使用7B-8B模型显著提升成功率和执行效率。
Comments 14 pages, 7 figures
EvoTrainer: 协同进化LLM策略与训练框架以实现自主智能体强化学习
机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences(深圳先进技术研究院,中国科学院) ; Tongyi Lab , Alibaba Group(通义实验室,阿里巴巴集团) ; Alibaba Group(阿里巴巴集团) ; SUAT(深圳大学)
专题命中 规划决策 :agentic(title,abstract);autonomous agent(title);分类 cs.AI
AI总结 提出EvoTrainer框架,通过协同进化LLM策略和训练端框架,基于经验反馈自动诊断、修正并积累可复用技能,在数学推理、编程竞赛和仓库级软件工程任务上匹配或超越人工设计的RL基线。
AgenticDiffusion:基于智能体扩散的视觉无人机导航路径规划
机构 * University of Engineering and Technology, Lahore(拉合尔工程与技术大学)
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agentic(title);分类 cs.AI
AI总结 提出AgenticDiffusion多视角无人机导航框架,结合语言引导推理、开放词汇目标定位、视觉扩散规划与NMPC,通过协调第一人称和俯视图提升室内导航效率,在40次真实实验中实现80%任务成功率。
SPARC: 通过注意力智能体通信实现空间感知路径规划
机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学)
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(title);分类 cs.AI
AI总结 提出关系增强多头注意力(RMHA)机制,通过嵌入曼哈顿距离到注意力权重计算,优先处理空间邻近机器人的消息,在40x40网格上从8机器人零样本泛化到128机器人时,在30%障碍密度下实现约75%成功率,超越基线25个百分点以上。
Comments The manuscript is being withdrawn at the request of the first author for the purpose of revising content and re-uploading a revised version with updated data/figures/text . The revised manuscript will be resubmitted to arXiv promptly with the same author list and research theme
通过智能体工具规划进行分子先导优化
机构 * University of Michigan(密歇根大学) ; University of California, Davis(加州大学戴维斯分校) ; Michigan State University(密歇根州立大学)
专题命中 规划决策 :planning(title);agentic(title);agent(abstract);分类 cs.LG
AI总结 提出TRACE,一种轨迹感知的LLM推理智能体,将先导优化建模为序列决策问题,通过工具选择实现结构约束下的前瞻性分子优化,在ADMET任务中优于基线。
Comments 12 pages
TimeClaw: 一种具备探索性执行学习的时间序列AI代理
机构 * The University of Tokyo(东京大学) ; Southern University of Science and Technology(南方科技大学)
专题命中 规划决策 :agent(title);AI agent(title);tool-use(abstract);分类 cs.AI
AI总结 TimeClaw通过探索-比较-蒸馏-再注入四阶段循环,提升时间序列任务的探索性执行学习能力,在金融和天气预测中取得一致优势。
Comments Under review
BrainMem: 为具身智能任务规划设计的脑启发式记忆系统
机构 * Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学,新加坡) ; Tianjin University, Tianjin, China(天津大学,天津,中国)
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(title);分类 cs.AI
AI总结 本文提出BrainMem,一种无训练的分层记忆系统,通过构建知识图谱和符号指南,提升具身智能在复杂环境中的任务规划能力,尤其在长周期和空间复杂任务中表现突出。
ROSClaw:一种用于异构多智能体协作的分层语义-物理框架
机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems(上海智能自主系统研究院) ; National Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems (Tongji University)(自主智能无人系统全国重点实验室(同济大学)) ; Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems(智能自主系统前沿科学中心) ; Tongji University(同济大学) ; College of Electronics and Information Engineering, Tongji University(同济大学电子与信息工程学院)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.AI
AI总结 ROSClaw通过统一视觉语言模型控制器整合策略学习与任务执行,构建仿真到现实的拓扑映射,实现多智能体协作中的语义连续性和动态任务分配,提升多策略执行的鲁棒性。
SAGE:多智能体自进化用于大语言模型推理
机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, China(深圳大学计算机科学与软件工程学院,中国) ; Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ), China(广东省人工智能与数字经济实验室(深圳)) ; School of Information Technology, Carleton University, Canada(卡尔顿大学信息科技学院,加拿大)
专题命中 规划决策 :agent(title);multi-agent(title);planning(abstract);分类 cs.AI
AI总结 SAGE通过四智能体协同进化提升LLM推理能力,利用小种子集实现稳定自训练,在数学和代码生成基准上取得显著提升。
HeartAgent:一种用于心血管疾病可解释性差分诊断的自主代理系统
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);autonomous agent(title);分类 cs.CL
AI总结 HeartAgent通过整合定制工具和数据资源,提供可解释的差分诊断支持,显著提升心血管疾病诊断的准确性和解释质量。
Comments 26 pages, 7 figures
Fat-Cat:面向复杂推理的文档驱动元认知多智能体系统
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.LG
AI总结 Fat-Cat通过文档驱动的智能体架构提升复杂推理性能,利用语义文件系统和文本策略进化模块,使Kimi-k2在HotPotQA中超越GPT-4o基线。
Comments This submission is withdrawn due to errors in the manuscript content and inaccuracies in the author information. The authors plan to correct these issues and may submit a revised version in the future
异质多智能体近端策略优化用于电力分配系统恢复
机构 * Department of Computer Science University of Tulsa Tulsa, USA(计算机科学系 俄克拉荷马州立大学 塔尔萨 USA)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.AI
AI总结 本文提出异质多智能体近端策略优化方法,用于高效恢复电力分配系统,实现多微grid协调恢复,提升恢复效率和稳定性。
Comments 6 pages, 4 figures
BEAP-Agent: 可回溯执行与自适应规划用于GUI代理
机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence(广东人工智能实验室) ; Shenzhen University(深圳大学) ; Guangdong University of Technology(广东工业大学)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);planning(title);分类 cs.AI
AI总结 BEAP-Agent通过可回溯执行和自适应规划机制,提升GUI代理在复杂任务探索中的准确性和鲁棒性。
D$^2$Plan: 双智能体动态全局规划用于复杂检索增强推理
机构 * Peking University(北京大学)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);planning(title);分类 cs.CL
AI总结 D$^2$Plan通过双智能体协作提升复杂检索增强推理的连贯性和抗干扰能力。
CoAgent:协作规划与一致性代理用于连贯视频生成
机构 * Sun Yat-sen University(中山大学)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);planning(title);分类 cs.AI
AI总结 CoAgent通过协作框架提升视频生成的连贯性与一致性,采用计划-合成-验证流程优化长视频的叙事质量与视觉一致性。
一种多智能体、策略梯度方法用于网络路由
机构 * Department of Computer Science, The Australian National University(计算机科学系,澳大利亚国立大学) ; WhizBang! Labs(WhizBang!实验室)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);multi-agent(title);分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种多智能体策略梯度方法,用于改进网络路由性能,通过惩罚次优行为以提升收敛效率。
专题命中 规划决策 :planning(title,abstract);agent(title);分类 cs.AI
Comments 24 pages, 16 figures. Submitted to the IJAC Special Issue "Rebalance and Reciprocity"
机构 * Duke University(杜克大学) ; Adobe Research(Adobe研究)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);planning(title);分类 cs.AI
Comments Accepted to the IEEE ASRU 2025 Demo Track
机构 * IRLab, CITIC, Universidade da Coruña, Spain(IR实验室、CITIC、科鲁纳大学、西班牙)
专题命中 规划决策 :agent(title,abstract);AI agent(title);分类 cs.CL